一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

多工况下油罐车罐体的轻量化设计

油罐车罐体约占整车质量的12%~24%,对其进行轻量化设计对降低发动机油耗、提高油罐车的操控稳定性等至关重要.然而,金属罐体结构已趋成熟,基于通用金属材料性能及其对应结构层面上的优化已难以满足当前高性能轻量化油罐车的需求.考虑到油罐车多工况工作条件,以及复合材料优异的力学性能和可设计性强的特性,构建了一种新型轻质复合材料罐体结构.基于参数化建模方法构建罐体的三维模型,并通过数值模拟方法详细研究罐体在静态和动态条件下的应力分布情况.通过模态分析来确定罐体的主要基本阶的固有频率和相应振型,为发动机选型提供参考依据.结果表明,在满足多工况性能要求的前提下,复合材料模型质量比钢材降低了64.1%,比铝材降低了19.8%.     

多发性硬化症患者DTI图像定量化分析

提出了一种联合体素和白质图谱的磁共振扩散张量成像(DTI)方法,明确了多发性硬化症(MS)患者脑白质中受损区域的位置和严重程度.通过计算受检者脑白质区域内各体素中水分子扩散的各向异性指数(FA)和平均扩散率(MD),找出MS患者组和健康对照组(HC)之间FA和MD存在显著性差异的体素及分布情况.结果表明,与HC组相比,MS组FA值在胼胝体体部、压部和双侧放射冠上部等11个脑区有显著性降低;MD值在胼胝体体部、压部和右侧内囊后肢等22个脑区有显著性升高,为临床MS诊断和治疗提供了更有效的参考价值.     

An efficient identity-based key agreement protocol in a multiple PKG environment

Identity-based key agreement protocol affords a natural way to combine the participant’s identity with its public key.However,most of them just consider the key agreement in a single private key generator(PKG)environment.In addition,the existing key agreement protocols have a great computing overhead for mobile computing which is more and more popular today.This paper proposes a new identity based key agreement protocol.With the help of mathematical tools,we make our protocol applied in multiple PKG environment.It also satisfies all the security properties which is set for key agreement protocol.Moreover,some of its time-consuming operations can be delivered to untrusted public computation resources,so its computing complexity can be greatly reduced.     

基于顾客偏好的瓶装水外观感性质量评价

从感性质量评价的角度提取13个感性质量评价词对,用于全面且针对性地评价顾客对瓶装水的偏好.以"想购买"为综合感性提取瓶装水的感性质量评价要素,结合聚类分析等方法确定7种代表性样本.基于语义差异法构建瓶装水感性质量评价量表,运用多元回归模型分析建立顾客偏好与感性评价词对之间的关系模型.关系模型解决了如何识别顾客偏好和感性质量需求,以及如何将这些偏好和需求整合到产品设计过程中的问题.     

面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

融合UML和XACML的医院信息系统建模

系统建模是软件开发的前提.UML是根据需求建模,但是安全性没有考虑充分.现以医院信息系统为例,首先通过用例图清晰描述出医院内部的总体结构;然后对医院信息系统的病历子系统进行了安全性方面的分析;最后根据存在的问题,在UML建模的基础上,结合可扩展的访问控制建模语言XACML及视图策略语言VPL相关元素,实现软件系统安全建模.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.